Redis實現分布式鎖與Zookeeper實現分布式鎖區別

前言:

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在學習過程中，簡單的整理了一些redis跟zookeeper實現分布式鎖的區別，有需要改正跟補充的地方，希望各位大佬及時指出

Redis實現分布式鎖思路

基于Redis實現分布式鎖（setnx）setnx也可以存入key，如果存入key成功返回1，如果存入的key已經存在了，返回0.

Zookeeper實現分布式鎖思路

基于Zookeeper實現分布式鎖 Zookeeper是一個分布式協調工具，在分布式解決方案中。

多個客戶端（jvm），同時在zookeeper上創建相同的一個臨時節點，因為臨時節點路徑是保證唯一，只要誰能夠創建節點成功，誰就能夠獲取到鎖，沒有創建成功節點，就會進行等待，當釋放鎖的時候，采用事件通知給客戶端重新獲取鎖的資源。

Redis實現分布式鎖與Zookeeper實現分布式鎖區別

相同點

實現分布式鎖最終是通過什么方式？

在集群環境下，保證只允許有一個jvm進行執行。

不同點

從技術上分析

Redis 是nosql數據，主要特點緩存；

Zookeeper是分布式協調工具，主要用于分布式解決方案。

實現思路

核心通過獲取鎖、釋放鎖、死鎖問題

獲取鎖

Zookeeper

多個客戶端（jvm），會在Zookeeper上創建同一個臨時節點，因為Zookeeper節點命名路徑保證唯一，不允許出現重復，只要誰能夠先創建成功，誰能夠獲取到鎖。

Redis

多個客戶端（jvm），會在Redis使用setnx命令創建相同的一個key，因為Redis的key保證唯一，不允許出現重復，只要誰能夠先創建成功，誰能夠獲取到鎖。

釋放鎖

Zookeeper使用直接關閉臨時節點session會話連接，因為臨時節點生命周期與session會話綁定在一塊，如果session會話連接關閉的話，該臨時節點也會被刪除。

這時候客戶端使用事件監聽，如果該臨時節點被刪除的話，重新進入盜獲取鎖的步驟。

Redis在釋放鎖的時候，為了確保是鎖的一致性問題，在刪除的redis 的key時候，需要判斷同一個鎖的id，才可以刪除。

共同特征：如何解決死鎖現象問題

Zookeeper使用會話有效期方式解決死鎖現象。

Redis 是對key設置有效期解決死鎖現象

性能角度考慮

因為Redis是NoSQL數據庫，相對比來說Redis比Zookeeper性能要好。

可靠性

從可靠性角度分析，Zookeeper可靠性比Redis更好。

因為Redis有效期不是很好控制，可能會產生有效期延遲；

Zookeeper就不一樣，因為Zookeeper臨時節點先天性可控的有效期，所以相對來說Zookeeper比Redis更好

總結下兩者區別

Redis分布式鎖，必須使用者自己間隔時間輪詢去嘗試加鎖，當鎖被釋放后，存在多線程去爭搶鎖，并且可能每次間隔時間去嘗試鎖的時候，都不成功，對性能浪費很大。

Zookeeper分布鎖，首先創建加鎖標志文件，如果需要等待其他鎖，則添加監聽后等待通知或者超時，當有鎖釋放，無須爭搶，按照節點順序，依次通知使用者。

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數據多的時候為什么要使用redis而不用mysql？

通常來說，當數據多、并發量大的時候，架構中可以引入Redis，幫助提升架構的整體性能，減少Mysql(或其他數據庫)的壓力，但不是使用Redis，就不用MySQL。

因為Redis的性能十分優越，可以支持每秒十幾萬此的讀/寫操作，并且它還支持持久化、集群部署、分布式、主從同步等，Redis在高并發的場景下數據的安全和一致性，所以它經常用于兩個場景：

緩存

判斷數據是否適合緩存到Redis中，可以從幾個方面考慮： 會經常查詢么？命中率如何？寫操作多么？數據大小？

我們經常采用這樣的方式將數據刷到Redis中：查詢的請求過來，現在Redis中查詢，如果查詢不到，就查詢數據庫拿到數據，再放到緩存中，這樣第二次相同的查詢請求過來，就可以直接在Redis中拿到數據；不過要注意【緩存穿透】的問題。

緩存的刷新會比較復雜，通常是修改完數據庫之后，還需要對Redis中的數據進行操作；代碼很簡單，但是需要保證這兩步為同一事務，或最終的事務一致性。

高速讀寫

常見的就是計數器，比如一篇文章的閱讀量，不可能每一次閱讀就在數據庫里面update一次。

高并發的場景很適合使用Redis，比如雙11秒殺，庫存一共就一千件，到了秒殺的時間，通常會在極為短暫的時間內，有數萬級的請求達到服務器，如果使用數據庫的話，很可能在這一瞬間造成數據庫的崩潰，所以通常會使用Redis（秒殺的場景會比較復雜，Redis只是其中之一，例如如果請求超過某個數量的時候，多余的請求就會被限流）。

這種高并發的場景，是當請求達到服務器的時候，直接在Redis上讀寫，請求不會訪問到數據庫；程序會在合適的時間，比如一千件庫存都被秒殺，再將數據批量寫到數據庫中。

所以通常來說，在必要的時候引入Redis，可以減少MySQL（或其他）數據庫的壓力，兩者不是替代的關系 。

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Redis和MySQL的應用場景是不同的。

通常來說，沒有說用Redis就不用MySQL的這種情況。

因為Redis是一種非關系型數據庫（NoSQL），而MySQL是一種關系型數據庫。

和Redis同類的數據庫還有MongoDB和Memchache（其實并沒有持久化數據）

那關系型數據庫現在常用的一般有MySQL，SQL Server，Oracle。

我們先來了解一下關系型數據庫和非關系型數據庫的區別吧。

1.存儲方式

關系型數據庫是表格式的，因此存儲在表的行和列中。他們之間很容易關聯協作存儲，提取數據很方便。而Nosql數據庫則與其相反，他是大塊的組合在一起。通常存儲在數據集中，就像文檔、鍵值對或者圖結構。

2.存儲結構

關系型數據庫對應的是結構化數據，數據表都預先定義了結構（列的定義），結構描述了數據的形式和內容。這一點對數據建模至關重要，雖然預定義結構帶來了可靠性和穩定性，但是修改這些數據比較困難。而Nosql數據庫基于動態結構，使用與非結構化數據。因為Nosql數據庫是動態結構，可以很容易適應數據類型和結構的變化。

3.存儲規范

關系型數據庫的數據存儲為了更高的規范性，把數據分割為最小的關系表以避免重復，獲得精簡的空間利用。雖然管理起來很清晰，但是單個操作設計到多張表的時候，數據管理就顯得有點麻煩。而Nosql數據存儲在平面數據集中，數據經常可能會重復。單個數據庫很少被分隔開，而是存儲成了一個整體，這樣整塊數據更加便于讀寫

4.存儲擴展

這可能是兩者之間最大的區別，關系型數據庫是縱向擴展，也就是說想要提高處理能力，要使用速度更快的計算機。因為數據存儲在關系表中，操作的性能瓶頸可能涉及到多個表，需要通過提升計算機性能來克服。雖然有很大的擴展空間，但是最終會達到縱向擴展的上限。而Nosql數據庫是橫向擴展的，它的存儲天然就是分布式的，可以通過給資源池添加更多的普通數據庫服務器來分擔負載。

5.查詢方式

關系型數據庫通過結構化查詢語言來操作數據庫（就是我們通常說的SQL）。SQL支持數據庫CURD操作的功能非常強大，是業界的標準用法。而Nosql查詢以塊為單元操作數據，使用的是非結構化查詢語言（UnQl），它是沒有標準的。關系型數據庫表中主鍵的概念對應Nosql中存儲文檔的ID。關系型數據庫使用預定義優化方式（比如索引）來加快查詢操作，而Nosql更簡單更精確的數據訪問模式。

6.事務

關系型數據庫遵循ACID規則（原子性(Atomicity)、一致性(Consistency)、隔離性(Isolation)、持久性(Durability)），而Nosql數據庫遵循BASE原則（基本可用（Basically Availble）、軟/柔性事務（Soft-state ）、最終一致性（Eventual Consistency））。由于關系型數據庫的數據強一致性，所以對事務的支持很好。關系型數據庫支持對事務原子性細粒度控制，并且易于回滾事務。而Nosql數據庫是在CAP（一致性、可用性、分區容忍度）中任選兩項，因為基于節點的分布式系統中，很難全部滿足，所以對事務的支持不是很好，雖然也可以使用事務，但是并不是Nosql的閃光點。

7.性能

關系型數據庫為了維護數據的一致性付出了巨大的代價，讀寫性能比較差。在面對高并發讀寫性能非常差，面對海量數據的時候效率非常低。而Nosql存儲的格式都是key-value類型的，并且存儲在內存中，非常容易存儲，而且對于數據的 一致性是 弱要求。Nosql無需sql的解析，提高了讀寫性能。

8.授權方式

大多數的關系型數據庫都是付費的并且價格昂貴，成本較大（MySQL是開源的，所以應用的場景最多），而Nosql數據庫通常都是開源的。

所以，在實際的應用環境中，我們一般會使用MySQL存儲我們的業務過程中的數據，因為這些數據之間的關系比較復雜，我們常常會需要在查詢一個表的數據時候，將其他關系表的數據查詢出來，例如，查詢某個用戶的訂單，那至少是需要用戶表和訂單表的數據。

查詢某個商品的銷售數據，那可能就會需要用戶表，訂單表，訂單明細表，商品表等等。

而在這樣的使用場景中，我們使用Redis來存儲的話，也就是KeyValue形式存儲的話，其實并不能滿足我們的需要。

即使Redis的讀取效率再高，我們也沒法用。

但，對于某些沒有關聯少，且需要高頻率讀寫，我們使用Redis就能夠很好的提高整個體統的并發能力。

例如商品的庫存信息，我們雖然在MySQL中會有這樣的字段，但是我們并不想MySQL的數據庫被高頻的讀寫，因為使用這樣會導致我的商品表或者庫存表IO非常高，從而影響整個體統的效率。

所以，對于這樣的數據，且有沒有什么復雜邏輯關系（就只是隸屬于SKU）的數據，我們就可以放在Redis里面，下單直接在Redis中減掉庫存，這樣，我們的訂單的并發能力就能夠提高了。

個人覺得應該站出來更正一下，相反的數據量大，更不應該用redis。

為什么？

因為redis是內存型數據庫啊，是放在內存里的。

設想一下，假如你的電腦100G的資料，都用redis來存儲，那么你需要100G以上的內存！

使用場景

Redis最明顯的用例之一是將其用作緩存。只是保存熱數據，或者具有過期的cache。

例如facebook，使用Memcached來作為其會話緩存。

總之，沒有見過哪個大公司數據量大了，換掉mysql用redis的。

題主你錯了，不是用redis代替MySQL，而是引入redis來優化。

BAT里越來越多的項目組已經采用了redis+MySQL的架構來開發平臺工具。

如題主所說，當數據多的時候，MySQL的查詢效率會大打折扣。我們通常默認如果查詢的字段包含索引的話，返回是毫秒級別的。但是在實際工作中，我曾經遇到過一張包含10個字段的表，1800萬+條數據，當某種場景下，我們不得不根據一個未加索引的字段進行精確查詢的時候，單條sql語句的執行時長有時能夠達到2min以上，就更別提如果用like這種模糊查詢的話，其效率將會多么低下。

我們最開始是希望能夠通過增加索引的方式解決，但是面對千萬級別的數據量，我們也不敢貿然加索引，因為一旦數據庫hang住，期間的所有數據庫寫入請求都會被放到等待隊列中，如果請求是通過http請求發過來的，很有可能導致服務發生分鐘級別的超時不響應。

經過一番調研，最終敲定的解決方案是引入redis作為緩存。redis具有運行效率高，數據查詢速度快，支持多種存儲類型以及事務等優勢，我們把經常讀取，而不經常改動的數據放入redis中，服務器讀取這類數據的時候時候，直接與redis通信，極大的緩解了MySQL的壓力。

然而，我在上面也說了，是redis+MySQL結合的方式，而不是替代。原因就是redis雖然讀寫很快，但是不適合做數據持久層，主要原因是使用redis做數據落盤是要以效率作為代價的，即每隔制定的時間，redis就要去進行數據備份/落盤，這對于單線程的它來說，勢必會因“分心”而影響效率，結果得不償失。

樓主你好，首先糾正下，數據多并不是一定就用Redis，Redis歸屬于NoSQL數據庫中，其特點擁有高性能讀寫數據速度，主要解決業務效率瓶頸。下面就詳細說下Redis的相比MySQL優點。（ 關于Redis詳細了解參見我近期文章： ）

讀寫異常快

Redis非常快，每秒可執行大約10萬次的讀寫速度。

豐富的數據類型

Redis支持豐富的數據類型，有二進制字符串、列表、集合、排序集和散列等等。這使得Redis很容易被用來解決各種問題，因為我們知道哪些問題可以更好使用地哪些數據類型來處理解決。

原子性

Redis的所有操作都是原子操作，這確保如果兩個客戶端并發訪問，Redis服務器能接收更新的值。

豐富實用工具 支持異機主從復制

Redis支持主從復制的配置，它可以實現主服務器的完全拷貝。

以上為開發者青睞Redis的主要幾個可取之處。但是，請注意實際生產環境中企業都是結合Redis和MySQL的特定進行不同應用場景的取舍。 如緩存——熱數據、計數器、消息隊列（與ActiveMQ，RocketMQ等工具類似）、位操作（大數據處理）、分布式鎖與單線程機制、最新列表（如新聞列表頁面最新的新聞列表）以及排行榜等等 可以看見Redis大顯身手的場景。可是對于嚴謹的數據準確度和復雜的關系型應用MySQL等關系型數據庫依然不可替。

web應用中一般采用MySQL+Redis的方式，web應用每次先訪問Redis，如果沒有找到數據，才去訪問MySQL。

本質區別

1、mysql：數據放在磁盤 redis：數據放在內存。

首先要知道mysql存儲在磁盤里，redis存儲在內存里，redis既可以用來做持久存儲，也可以做緩存，而目前大多數公司的存儲都是mysql + redis，mysql作為主存儲，redis作為輔助存儲被用作緩存，加快訪問讀取的速度，提高性能。

使用場景區別

1、mysql支持sql查詢，可以實現一些關聯的查詢以及統計；

2、redis對內存要求比較高，在有限的條件下不能把所有數據都放在redis；

3、mysql偏向于存數據，redis偏向于快速取數據，但redis查詢復雜的表關系時不如mysql，所以可以把熱門的數據放redis，mysql存基本數據。

mysql的運行機制

mysql作為持久化存儲的關系型數據庫，相對薄弱的地方在于每次請求訪問數據庫時，都存在著I/O操作，如果反復頻繁的訪問數據庫。第一：會在反復鏈接數據庫上花費大量時間，從而導致運行效率過慢；第二：反復地訪問數據庫也會導致數據庫的負載過高，那么此時緩存的概念就衍生了出來。

Redis持久化

由于Redis的數據都存放在內存中，如果沒有配置持久化，redis重啟后數據就全丟失了，于是需要開啟redis的持久化功能，將數據保存到磁盤上，當redis重啟后，可以從磁盤中恢復數據。redis提供兩種方式進行持久化，一種是RDB持久化（原理是將Reids在內存中的數據庫記錄定時dump到磁盤上的RDB持久化），另外一種是AOF（append only file）持久化（原理是將Reids的操作日志以追加的方式寫入文件）。

redis是放在內存的~！

數據量多少絕對不是選擇redis和mysql的準則，因為無論是mysql和redis都可以集群擴展，約束它們的只是硬件(即你有沒有那么多錢搭建上千個組成的集群)，我個人覺得數據讀取的快慢可能是選擇的標準之一，另外工作中往往是兩者同是使用，因為mysql存儲在硬盤，做持久化存儲，而redis存儲在內存中做緩存提升效率。

關系型數據庫是必不可少的，因為只有關系型數據庫才能提供給你各種各樣的查詢方式。如果有一系列的數據會頻繁的查詢，那么就用redis進行非持久化的存儲，以供查詢使用，是解決并發性能問題的其中一個手段

redis是關系型數據庫嗎

不是。

redis是一個key-value的nosql數據庫(非關系型數據庫)。支持存儲的value類型包括string(字符串)、list(鏈表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash（哈希類型）。

這些數據類型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更豐富的操作，而且這些操作都是原子性的。為了保證效率，數據都是緩存在內存中。

MySQL是關系型數據庫,主要用于存放持久化數據,將數據存儲在硬盤中,讀取速度較慢。

Redis是NOSQL,即非關系型數據庫,也是緩存數據庫,即將數據存儲在緩存中,緩存的讀取速度快,能夠大大的提高運行效率,但是保存時間有限。

Redis和MySQL的區別：

1、類型上

從類型上來說,MySQL是關系型數據庫,Redis是緩存數據庫。

2、作用上

MySQL用于持久化的存儲數據到硬盤,功能強大,但是速度較慢。

Redis用于存儲使用較為頻繁的數據到緩存中,讀取速度快。

3、需求上

MySQL和Redis因為需求的不同,一般都是配合使用。

4、場景選型上

Redis和MySQL要根據具體業務場景去選型。

5、存放位置

數據存放位置MySQL:數據放在磁盤。

Redis:數據放在內存。

6、適合存放數據類型

Redis適合放一些頻繁使用,比較熱的數據,因為是放在內存中,讀寫速度都非常快,一般會應用在下面一些場景:排行榜、計數器、消息隊列推送、好友關注、粉絲。

一、NoSQL數據庫簡介

Web1.0的時代，數據訪問量很有限，用一夫當關的高性能的單點服務器可以解決大部分問題。

隨著Web2.0的時代的到來，用戶訪問量大幅度提升，同時產生了大量的用戶數據。加上后來的智能移動設備的普及，所有的互聯網平臺都面臨了巨大的性能挑戰。

NoSQL(NoSQL = Not Only SQL )，意即“不僅僅是SQL”，泛指非關系型的數據庫。

NoSQL 不依賴業務邏輯方式存儲，而以簡單的key-value模式存儲。因此大大的增加了數據庫的擴展能力。

Memcache Memcache Redis Redis MongoDB MongoDB 列式數據庫 列式數據庫 Hbase Hbase

HBase是Hadoop項目中的數據庫。它用于需要對大量的數據進行隨機、實時的讀寫操作的場景中。

HBase的目標就是處理數據量非常龐大的表，可以用普通的計算機處理超過10億行數據，還可處理有數百萬列元素的數據表。

Cassandra Cassandra

Apache Cassandra是一款免費的開源NoSQL數據庫，其設計目的在于管理由大量商用服務器構建起來的龐大集群上的海量數據集(數據量通常達到PB級別)。在眾多顯著特性當中，Cassandra最為卓越的長處是對寫入及讀取操作進行規模調整，而且其不強調主集群的設計思路能夠以相對直觀的方式簡化各集群的創建與擴展流程。

主要應用：社會關系，公共交通網絡，地圖及網絡拓譜(n*(n-1)/2)

redis是什么類型的nosql數據庫

內存數據庫，也叫緩存，可以存儲訪問頻次很高的數據

redis是一個nosql(not only sql不僅僅只有sql)數據庫，翻譯成中文叫做非關系型型數據庫

網頁題目：關于redisnosql的信息
文章鏈接：http://vcdvsql.cn/article32/dsijosc.html

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